Hermes+Obsidian完整教程：手把手复刻Karpathy两千万人围观的知识库

使用Hermes Agent已有一段时间，日常用它编写代码、分析文档、处理各类文件，它已成为默认的AI工作助手。然而，始终有个遗憾未能解决：它无法真正将我日常阅读并认可的有价值内容沉淀下来。简而言之，Hermes缺少一个配套的知识库系统。

它确实具备持久化记忆功能，MEMORY.md能记录长期偏好，USER.md则可以保存个人信息和开发环境配置。然而，这两个文件加起来的容量仅有数千字符，适合记录用户身份、日常偏好、项目存放位置等基础信息，但若要承载多年积累的工作笔记、项目文档和研究资料，显然力不从心。

真正有价值的信息，往往静静躺在电脑的某个文件夹里。这时，许多人会推荐各种好用的人工智能知识库产品，但问题在于——如果我只想继续使用Hermes呢？

实际上，答案早已摆在眼前：Hermes与Obsidian的组合。

Obsidian是一款基于本地Markdown文件的笔记工具，能够将资料进行结构化存储，是构建个人知识库的理想选择。

开发者zaimiri近期在社交平台上分享了一篇文章，标题直击核心：Hermes Agent + Obsidian Vault = AI Brain。他的观点非常明确：Hermes不应承担知识存储的职责，而应负责知识的理解与管理。用户将知识存入Obsidian，再由Hermes进行读取、写入、整理和关联。二者协同，相当于为人工智能配备了一个持续积累、不断进化的“第二大脑”。

正好新电脑尚未配置Obsidian，索性从零开始安装，亲自验证这套方案是否值得投入时间。

一、安装Obsidian，顺畅连接Hermes

安装Obsidian非常简单，访问官网下载对应系统版本即可。整个安装过程不到五分钟，无需注册账号，也没有复杂的配置，完全在本地运行。

首次启动时，Obsidian会提示创建新Vault或打开已有Vault。如果没有专门存放知识的文件夹，直接点击“Create new vault”创建一个新仓库即可。

Obsidian会将此文件夹视为知识库进行管理，其中所有内容均为标准Markdown文件。这一特性特别适合与AI配合使用——Hermes无需学习特殊格式，直接读取Markdown即可。

Obsidian还具备两个非常实用的功能。第一个是双向链接（Wikilinks），它能将相关笔记建立关联，点击即可跳转。第二个是知识图谱（Graph View），所有双向链接会自动生成关系图——哪些知识联系最紧密，哪些内容仍是孤岛，一目了然。

我新建了一个Vault，命名为“工作总结”。创建完成后进入Obsidian，界面非常简洁，像是一个升级版备忘录：左侧是文件列表，中间是编辑区，右侧则是关系图谱。

网上关于Obsidian插件、主题和美化的教程很多，但对于新手用户而言，这些都可以暂时放下。核心在于如何让Hermes与Obsidian协同工作。

为了方便操作，Hermes内置了一个技能：obsidian-skill。这个技能本质上属于文件操作类——由于Obsidian依赖本地文件夹，Hermes可以通过操作本地文件来实现对Obsidian的修改。

首先，让Hermes与Obsidian建立连接。如果是完全的新手，可以直接输入提示词：“我下载了Obsidian，但不知道怎么在Hermes中使用它，请给我详细的使用方法。”Hermes会自动加载obsidian-skill，并生成一份使用说明。实际上，日常使用无非是新建笔记、查找笔记、修改笔记等操作。

举个例子，让Hermes帮忙创建一套Obsidian教程笔记。输入：“帮我在Obsidian中创建一套上手指南，包含主教程、Markdown速查和一篇新闻示例，要能体现Obsidian的双向链接功能。”可以看到Obsidian中已经生成了这些笔记，分类清晰，关系图谱上也清晰展现了彼此之间的联系。

为了检验这套组合的资料管理能力，我将仓库改名为“工作总结”，并把自己6月以来的周报汇总后发给Hermes。输入：“分析这个文件，将其整理到我的工作总结仓库中，并删除仓库里冗余的未命名文件夹。”Hermes迅速执行了操作，将包含五个周报的文档进行拆分，创建了“周报索引”和“周报”两个笔记，同时清除了之前随手创建的一些空笔记。

如果只是希望借助AI整理笔记、搜索资料、维护文档，到这里已经足够好用。但真正让人感觉它开始像一个“AI大脑”的，并非这些基础能力，而是社区近期热议的另一套玩法：LLM-Wiki。

二、一句话拥有Karpathy同款知识库

LLM-Wiki是一个专属的个人AI维基百科体系。每当用户输入一份新资料，它都会主动分析其中有哪些概念、实体和关系值得单独记录，然后自动拆分为独立页面，再通过双向链接串联起来。在这个过程中，Obsidian的知识体系会不断丰富。

这套思路最早源于AI领域专家Andrej Karpathy。他前段时间分享了一套知识管理方案，将人工智能领域的原始资料、概念页、实体页分层维护，并持续扩展整个知识网络。社区将这种模式命名为LLM-Wiki，随后Hermes官方也将其制作成了内置技能。

启用这套知识库非常简单，完整的提示词已整理好，复制粘贴即可：

加载llm-wiki技能，初始化一个全中文的AI/大模型/Agent研究知识库，路径为~/wiki。如已存在，则先读取SCHEMA、index和log定向。

要求：

目录名全中文：原始资料/（文章、论文、访谈记录、附件）、实体/、概念/、对比/、查询/

标签体系用中文（7类）：模型/架构：模型、架构、大语言模型、多模态、开源模型、国产大模型

训练/技术：训练、微调、LoRA、RLHF、推理优化、量化、对齐

Agent：Agent、工具调用、RAG、多智能体、代码Agent、Agent框架

公司/组织：公司、创业公司、实验室、OpenAI、Google、Meta、Anthropic、中国公司

人物：人物、研究者、创始人

产业/商业：融资、产品、评测、监管、政策

元信息：对比、时间线、争议、预测、概览

页面标题和正文全中文，文件名可用英文小写加连字符。每页frontmatter必须包含title、created、updated、type、tags、sources

输出：Wiki结构、标签清单、就绪状态

创建完成的知识库效果如下：

如果没有任何资料，笔记和知识图谱会比较空旷。图中展示的知识图谱内容较多，是因为我将在Hugging Face上发布的一份AI Agent术语表（全文191行）扔了进去。如果自己手动整理，大概率只会放入资料文件夹，事后搜索时再翻找。但这次我直接告诉Hermes：“把这篇文章加入Wiki”，它便自动分类整理成了图中的状态。

整个流程非常流畅。Hermes读取整篇内容，识别概念、分析关联，然后自动生成对应页面。不到一分钟，处理完成。再次打开Wiki仓库，里面已经多出了十几篇新笔记，包括：Agent、Model、Tool Use、Context Engineering、Skill、Scaffold、Execution Framework、Strategy、Sub-agent、Training等。每个概念都是一篇独立笔记，并且都用中文进行了分类。

更重要的是，这些页面并非孤立存在。打开Agent页面，可以看到它引用了Tool Use、Skill、Execution Framework等其他概念。继续点击，又能跳转到新的页面。整体浏览体验越来越接近维基百科。

在Hermes中随意调取某个分类的内容也很便捷。例如，想查找关于智能体的资料，输入：“帮我把Obsidian里关于智能体的资料找出来。”Hermes便会检索Obsidian中的资料，列出所有相关内容，然后推荐一篇并询问是否要打开。

接下来，可以选择打开某篇笔记，并根据其提供的链接决定是否查看其他笔记。当然，也可以直接让Hermes将所有相关内容进行汇总。

整体体验下来十分顺畅，不过有几点需要留意：

第一是文件冲突。如果同一篇笔记同时在Obsidian中打开，又让Hermes修改，Obsidian偶尔会提示文件发生变化。解决方法很简单：修改前关闭对应标签页，或刷新一下即可。

第二是MCP。许多人看到Hermes支持MCP，便思考是否需要配置。个人认为暂时没有必要。本教程中涉及的读取、修改、创建等基础功能，均未用到MCP。Hermes自带的Obsidian技能已能覆盖绝大多数场景。MCP更适合对Hermes和Obsidian都非常熟悉、希望使用高阶功能的用户，简单的知识管理暂时用不上。

写在最后：

体验完这套组合，最直观的感受只有一句话：Hermes里的资料，终于有了安放之处。

以前的工作流程是：整理分类、修改标题、补充总结、建立索引——大部分时间都花在了整理上。而现在，许多机械性的工作可以直接交给Hermes。

过去，AI只能记住用户的偏好；如今，Hermes与Obsidian的组合开始理解并保存知识。接入Obsidian后，Hermes更像是一个始终陪伴你维护知识库的研究助理，帮忙将散落在电脑各处的资料，一点一点重新组织起来。

不过，这套组合真正需要投入时间的并非配置，而是之后不断将自身资料填充进去。知识库越丰富，Hermes与Obsidian能够发挥的价值也就越大。

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